مراجعة كود الذكاء الاصطناعي

مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي هي استخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) للمساعدة في مراجعة التعليمات البرمجية من حيث الجودة والأسلوب والوظيفة.

تستخدم العملية الآلية نماذج التعلم الآلي (ML) لتحديد التناقضات مع معايير البرمجة وتكشف مشكلات الأمان والثغرات الأمنية.

غالبًا ما توفر أدوات مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي اقتراحات أو حتى إصلاحات تلقائية، مما يساعد المطورين على توفير الوقت وتحسين جودة التعليمات البرمجية. يمكن دمجها في بيئات التطوير وأنظمة التحكم في الإصدار لتسهيل ممارسات التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD). تتضمن أمثلة هذه الأدوات GitHub Copilot و DeepCode و SonarQube و What the Diff.

يتطلب المشهد المتغير باستمرار لتطوير البرمجيات قاعدة برمجية عالية الجودة. وبالتالي، تلجأ الفرق بشكل متزايد إلى مستودعات المصدر المفتوح لتسريع المشاريع، وتحتاج إلى إدارة تغييرات التعليمات البرمجية بشكل فعال.

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا تحويليًا في مراجعة التعليمات البرمجية حيث يعمل النهج على تحويل الطريقة التي يحافظ بها المطورون على جودة التعليمات البرمجية ويدعم في النهاية النظام البنائي المزدهر لتطوير البرامج. مراجعة التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي هو نهج مبتكر يمكنه استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين عملية مراجعة التعليمات البرمجية التقليدية.

بفضل قدرتها على التعلم من كميات هائلة من التعليمات البرمجية من مصدر مفتوح، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط وتحديد الأخطاء المحتملة واقتراح تحسينات، مما يعزز ثقافة التعاون والتحسين المستمر.

هناك أربعة عناصر رئيسية لمراجعة التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي تلعب جميعها دورًا حاسمًا.¹

• تحليل التعليمات البرمجية الساكنة

• تحليل التعليمات البرمجية الديناميكية

• الأنظمة القائمة على القواعد

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)

هذه طريقة لتحليل مصدر الرمز قبل تشغيل البرنامج. والغرض من ذلك والميزة الرئيسية هو تحديد المشكلات أو الأخطاء قبل التشغيل. يمكن لتحليل التعليمات البرمجية الساكنة أن يعثر على الأخطاء في وقت مبكر، ويحدد المشاكل الأمنية، ويحسن قابلية الصيانة، مما يجعله عنصرًا حاسمًا في عملية المراجعات.

يمكن لأدوات تحليل التعليمات البرمجية الساكنة تحليل مصدر الرمز على مستوى لغة البرمجة، مما يجعلها مفيدة بشكل خاص لقواعد التعليمات البرمجية الأكثر تعقيدًا. ومع وجود الأدوات المناسبة يمكن لتحليل التعليمات البرمجية الساكنة أن يفحص آلاف الأسطر من التعليمات البرمجية في ثوانٍ، مما يوفر على الشركات الوقت والموارد الثمينة. بمجرد إجراء تحليل التعليمات البرمجية الساكنة يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي بعد ذلك أخذ هذه المعلومات للتوصية بتحسينات أو مسار عمل جديد.

على عكس تحليل التعليمات البرمجية الساكنة، تم تصميم تحليل التعليمات البرمجية الديناميكية لاختبار التعليمات البرمجية أو تشغيل التطبيق بحثًا عن المشكلات المحتملة أو الثغرات الأمنية. تكمن فائدة هذه الطريقة في إمكانية اختبار المشاكل أثناء تشغيل البرنامج والعثور على المشاكل التي قد لا يتم اكتشافها عندما تكون التعليمات البرمجية ساكنة.

يعرف تحليل التعليمات البرمجية الديناميكية أيضًا باسم اختبار أمان التطبيقات الديناميكي (DSAT). تحتوي أدوات DSAT هذه على قاموس للثغرات الأمنية المعروفة للبحث عنها عند تشغيل أحد التطبيقات. تقوم هذه الأدوات بعد ذلك بتحليل الاستجابات على الإدخالات وإنشاء سجلات لأي مشكلات. يمكن أن توفر أدوات تحليل التعليمات البرمجية الديناميكية راحة البال للمطورين من خلال العثور على نقاط الضعف في الأداء والثغرات الأمنية قبل أن يصبح التطبيق متاحاً للعملاء.

يستخدم نظام الكمبيوتر هذا قواعد محددة مسبقًا وأفضل الممارسات لتحليل التعليمات البرمجية. تكمن فائدة هذه الطريقة في أنها تطبق المنطق على إدخال البيانات للوصول إلى استنتاج وتلعب دورًا رئيسيًا في عملية مراجعة التعليمات البرمجية بشكل عام. تساعد هذه القواعد في ضمان استيفاء التعليمات البرمجية لمعايير الصناعة والالتزام بإرشادات الشركة.

يضع هذا النظام القائم على القواعد خط أساس متسقًا لتحليل التعليمات البرمجية ويمكن أن يوفر لفرق التطوير مصدرًا موثوقًا لتحليل التعليمات البرمجية. تقوم أداة مثل linters بفحص التعليمات البرمجية بحثًا عن أخطاء في بناء الجملة أو الانحراف عن نمط برمجة معين، ويمكنها تصحيح التطبيق، مما يساعد على ضمان جودة التعليمات البرمجية.

تشكل نماذج معالجة اللغة الطبيعية، المدربة على مجموعات بيانات كبيرة من التعليمات البرمجية، جوهر عملية مراجعة التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي. تُعد هذه النماذج ضرورية لمراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي لأنها تتعلم التعرف على الأنماط في التعليمات البرمجية التي قد تشير إلى وجود مشكلات أو أوجه قصور. الهدف هو أنه مع مرور الوقت، ستبدأ أنظمة معالجة اللغة الطبيعية في أن تصبح أفضل في اكتشاف الأخطاء وتقديم توصيات أكثر تفصيلاً.

وبشكل منفصل، بدأت النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-4، في الاندماج في أدوات مراجعة التعليمات البرمجية. تستطيع النماذج اللغوية الكبيرة فهم بنية ومنطق التعليمات البرمجية على مستوى أكثر تعقيداً من تقنيات التعلم الآلي التقليدية. يمكن لطريقة النماذج اللغوية الكبيرة تحديد المزيد من حالات الخلل والأخطاء الدقيقة، مما يساهم في مراجعة أكثر شمولية للتعليمات البرمجية.

™watsonx Code Assistant: يستخدم حل watsonx Code Assistant الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع التطوير مع الحفاظ على مبادئ الثقة والأمان. باستخدام watsonx Code Assistant يمكن للمطورين تقليل الأخطاء، وتقليل منحنى التعلم، وبناء تعليمات برمجية عالية الجودة من خلال إنشاء التعليمات البرمجية ومطابقتها وتحديثها.

Codacy: يوفر Codacy المراجعات الآلية للتعليمات البرمجية التي تدعم لغات مثل JavaScript و Python، مما يساعد المطورين على الحفاظ على جودة التعليمات البرمجية في مشاريعهم. تم تصميم عملية التهيئة لتتكامل بسلاسة مع سير عمل البرامج، مما يمكّن الفرق من اكتشاف المشكلات مبكراً.

DeepCode: يستخدم DeepCode الذكاء الاصطناعي لتحليل التعليمات البرمجية في الوقت الفعلي، مما يوفر معارف قابلة للتنفيذ لمشاريع المصدر المفتوح. تعمل هذه الأداة على تحسين تجربة التأهيل للمطورين الجدد من خلال تحديد العثرات الشائعة وتعزيز أفضل الممارسات في هندسة البرمجيات.

Bito AI: يركز Bito AI على تبسيط عملية التأهيل لفرق هندسة البرمجيات من خلال واجهته البديهية والمراجعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن يوفر ملاحظات فورية وتوصيات قابلة للتنفيذ، ويساعد الأعضاء الجدد في الفريق على التكيف بسرعة مع معايير البرمجة وأفضل الممارسات للشركة.

PullRequest: يوفر PullRequest كلاً من المعارف القائمة على الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية، مما يسهل عملية التأهيل السلس لفرق هندسة البرمجيات. تشجع المنصة التعاون وتبادل المعرفة لتشجيع المطورين الجدد على التعلم من المراجعين ذوي الخبرة.

Coderabbit: تُعد Coderabbit منصة لمراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لإنتاج تحليلات وتعليقات واضحة. توفر مراجعات شبيهة بالمراجعات البشرية وقابلة للتخصيص لأنها تعمل مع جميع لغات البرمجة.

يمكن أن توفر مراجعة التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد المختلفة للمؤسسة وفريق التطوير الخاص بها، بما في ذلك:

• الفاعلية
• الاتساق
• كشف الخطأ
• التعلم المحسّن

الكفاءة هي إحدى الفوائد الأساسية لمراجعة التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تستغرق عملية مراجعة التعليمات البرمجية التقليدية وقتًا طويلًا ويمكن أن تستهلك أيضًا العديد من الموارد. باستخدام مراجعة التعليمات البرمجية الآلية، مثل الذكاء الاصطناعي، يمكن إتمام العملية في لحظات. تُعد كل طريقة من طرق مراجعة التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي التي تمت مناقشتها سابقًا جزءًا مهمًا من عملية تطوير التطبيق من البداية إلى النهاية.

ومن الأمثلة على هذه الفائدة برنامج IBM watsonx Code Assistant for Z. تم تصميم هذه المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع دورة حياة تطبيق الكمبيوتر المركزي وتبسيط التحديث، مما يجعله أكثر كفاءة وأكثر فعالية من حيث التكلفة. يمكن للمطورين إعادة هيكلة العناصر المحددة تلقائيًا وتحسين التعليمات البرمجية والتحديث باستخدام التحول من COBOL إلى Java.²

قد يتأثر أعضاء الفريق البشري لمراجعة التعليمات البرمجية بعوامل خارجية مثل الإجهاد أو التحيزات، مما قد يؤدي إلى مراجعات غير متسقة. إن الذكاء الاصطناعي قادر على تحليل التعليمات البرمجية بدقة واتساق، بغض النظر عن الكمية أو التعقيد، مما يجعلها الميزة الرئيسية لمراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي. مراجعة التعليمات البرمجية هي عملية تستغرق وقتًا طويلاً ويمكن أن تستفيد من التكنولوجيا المتقدمة مثل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي إذا تم استخدامها بشكل صحيح.

ومن الأمثلة على الاتساق نموذج IBM’s Granite، والذي تم تدريبه على قاعدة بيانات كبيرة مكونة من 115 لغة برمجة و1,63 تريليون رمز مميز. تعتبر طريقة مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي واضحة ومباشرة وتم تدريبها على مجموعات بيانات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، تخضع نماذج Granite المستخدمة في التدريب لعملية مراجعة مصممة للحوكمة والمخاطر والامتثال (GRC).

نظرًا لأن أدوات مراجعة التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعتمد على التقنية، فإن الأدوات فعالة للغاية في اكتشاف الأخطاء العميقة في الوقت الفعلي والتي غالبًا ما يتم تجاهلها من خلال المراجعة اليدوية، مثل روائح التعليمات البرمجية. في بعض الأحيان يتم إغفالها لأنها خفية أو لا تحدث إلا في ظل ظروف معينة ما لم يتم تشغيلها من خلال طرق معينة لمراجعة التعليمات البرمجية.

ومن الأمثلة على ذلك قيام شركة IBM Research بتعزيز منصة IBM AIOps Insights الخاصة بها لزيادة السرعة التي يتمكن بها خبراء تكنولوجيا المعلومات من العثور على حل لمشكلة تتعلق بتكنولوجيا المعلومات. من خلال قوة النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي، تستطيع AIOps Insights جمع البيانات من بيئة تكنولوجيا المعلومات لدى العملاء والعثور على الارتباطات في البيانات لتحديد المشكلات المحتملة.

تتمثل فائدة مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي أنها يمكن أن تكون فرصة تعليمية قيّمة للمطورين الذين يسعون إلى تحسين مهاراتهم في البرمجة على المدى الطويل. وتكمن الفائدة الكبرى للذكاء الاصطناعي هي أنها توفر للمطورين الكثير من التعليقات والتوصيات التي يمكن أن تغير في نهاية المطاف سير عمل التطوير وتساعد على ضمان تعلّم المطورين إنتاج تعليمات برمجية عالية الجودة.

استناداً إلى المثال السابق، يمكن لـ IBM AIOps Insights الجمع بين المعارف البشرية والبرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وبمساعدة وحدة المعالجة الذكية، يمكن للمطور اتخاذ الخطوات اللازمة لتتبع أسباب التباطؤ أو المشكلة التقنية في النظام. هذا يلغي حاجة المطور لكتابة النص البرمجي الخاص به لتنفيذ المعالجة.

قد يصبح المطورون معتمدين بشكل مفرط على أدوات الذكاء الاصطناعي لتبسيط عمليات مراجعة التعليمات البرمجية، مما يؤدي إلى تقليل التركيز على الخبرة الشخصية والتفكير النقدي. يمكن أن يؤدي هذا الاعتماد إلى ديون تقنية غير خاضعة للرقابة، حيث يتجاهل المطورون المشكلات الأعمق التي تتطلب مراقبة بشرية.

تتمثل إحدى طرق التغلب على هذه التحديات في وضع معايير أخلاقية لعملية مراجعة التعليمات البرمجية والتأكد من التزام جميع المطورين بهذه القواعد. يجب على المؤسسة وضع حدود لمنع أي سوء استخدام ومحاولة تحقيق التوازن بين الأخلاق والسرعة. الأهم من ذلك كله، أن العنصر البشري لا يزال هو العامل الأكثر أهمية في مراجعة التعليمات البرمجية، والذكاء الاصطناعي يزيد فقط من تعزيز العمليات.

غالباً ما تعاني أدوات الذكاء الاصطناعي في فهم السياق المحدد للمشروع، بما في ذلك تعقيدات واجهات برمجة التطبيقات والبنية بشكل عام. يمكن أن يؤدي هذا النقص في الفهم السياقي إلى عدم كفاية التحقق من جودة التعليمات البرمجية وتفويت فرص التحسينات التي تتماشى مع أهداف المشروع.

عندما تكون هناك كميات كبيرة من البيانات، من المهم استخدام مجموعات بيانات تدريبية متنوعة وتمثل جميع الفئات التي تسعى المؤسسة لاستهدافها. هناك طريقة أخرى للتغلب على هذه القيود وهي التحقق بانتظام من نظام الذكاء الاصطناعي للتحقق من التحيزات من خلال المراقبة الآلية ووضع إرشادات صارمة للذكاء الاصطناعي التوليدي لاتباعها.

يمكن لأنظمة مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي أن تولد نتائج إيجابية خاطئة، حيث تضع علامة خاطئة على التعليمات البرمجية باعتبارها مشكلة، أو نتائج سلبية خاطئة، حيث تفوتها العيوب الفعلية. يمكن أن تؤدي هذه الأخطاء إلى تعقيد عملية مراجعة التعليمات البرمجية، مما يؤدي إلى إضاعة الوقت في إصلاحات غير ضرورية و مشكلات غير معالجة تساهم في زيادة الديون الفنية.

يتمثل أحد الحلول الممكنة لهذا التحدي في استخدام خوارزميات التعلم الآلي لمراقبة كميات كبيرة من البيانات واستغلال الوقت لتعلّم كيفية تصرف كل مقياس. عندما يكون هناك خط أساس للرجوع إليه، يمكن أن يقلل من أي نتائج خاطئة، وفي النهاية يساعد المطورين على ضبط مستويات الخطورة للأخطاء السلبية الخاطئة. وبشكل منفصل، تتمثل إحدى طرق التغلب على تحدي مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي في إعادة تدريب النموذج على نفس مجموعة البيانات، مع تغيير قيم المخرجات لتتماشى بشكل أفضل مع النتائج السابقة.

يمكن أن يؤدي البدء في مراجعة التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى تحسين عملية تطوير البرامج بشكل كبير من خلال مساعدة الفرق في الحفاظ على جودة وكفاءة عالية للتعليمات البرمجية. هناك بعض الخطوات العامة لدمج الأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في سير العمل.³

1. اختر أداة مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي المناسبة: للبدء، اختر أداة مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي التي تناسب احتياجات المؤسسة. تقدم العديد من الخيارات الشائعة ميزات متنوعة، بما في ذلك دعم لغات برمجة متعددة والتكامل مع عمليات سير العمل الحالية. يجب أن تبحث المؤسسة عن الأدوات التي توفر المقاييس لتقييم جودة التعليمات البرمجية، مثل تعقيد التعليمات البرمجية ومعدلات الازدواجية والالتزام بمعايير البرمجة. تساعد هذه المقاييس المؤسسة على تحديد معايير لعملية التطوير الخاصة بها.
    

2. إعداد التأهيل والتكوين: بمجرد اختيار الأداة، فإن الخطوة التالية هي تأهيل الفريق. يتطلب ذلك توثيقًا واضحًا وجلسات تدريبية لتعريف الجميع بميزات الأداة وقدراتها. تحتاج المؤسسة إلى تكوين الأدوات لتتماشى مع معايير البرمجة ومتطلبات المشروع المحددة، والتي قد تتضمن إعداد قواعد أو عتبات مخصصة لمقاييس محددة.
    

3. دمج الذكاء الاصطناعي في عملية المراجعة: الخطوة التالية هي دمج أداة الذكاء الاصطناعي في عملية مراجعة التعليمات البرمجية الحالية للمؤسسة. ينشئ الذكاء الاصطناعي تعليقات المراجعات بناءً على تحليله، ويسلط الضوء على المشكلات المحتملة ويقترح تحسينات. لن تؤدي هذه العملية إلى تبسيط عملية المراجعة فحسب، بل ستسمح للمطورين أيضًا بالتعلّم من التعليقات بمرور الوقت.
    

4. استخدام المقاييس لتحقيق التحسينات: يجب على المؤسسات أخذ المعلومات من مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي واستخدام هذه المقاييس لتتبع الأداء. من خلال مراقبة الاتجاهات في جودة التعليمات البرمجية بمرور الوقت، يمكن لفريق التطوير تحديد مجالات التحسين. علاوة على ذلك، يمكن للفرق استخدام هذه المعارف أثناء اجتماعات الفريق وتوليد أفكار حول كيفية معالجة المشكلات المتكررة وتحسين ممارسات البرمجة.
    

5. الموازنة بين الذكاء الاصطناعي والرؤى البشرية: يمكن لأدوات مراجعة التعليمات البرمجية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أن تحسّن عملية مراجعة التعليمات البرمجية إلى حد كبير، ولكن من الضروري الموازنة بين التعليقات الآلية والرؤى البشرية. يجب أن تشجع المؤسسات أعضاء الفريق على مراجعة التعليقات التي يولدها الذكاء الاصطناعي وتقديم وجهات نظرهم الخاصة. يمكن لهذا النهج التعاوني أن يعزز عملية المراجعة ويعزز أيضًا ثقافة التعلّم والتحسين المستمر من أعضاء الفريق.